게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다 게이트 인식의 경우 카메라가 고정되어 있다고 하더라도 사람이 걸어가는 방향에 따라 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보가 달라지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 걷는 방향에 종속적인 게이트 인식의 단점을 보완할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 게이트 영상으로부터 걷는 방향을 찾고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 고유시점의 영상으로 재구성하면, 게이트 방향에 따른 시점 변화를 보정할 수 있다. 본 논문에서는 게이트 실루엣 영상을 영역별로 나누고 각 영역의 평균 정보와 변화량을 특징으로 사용하여 인식 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방법을 적용했을 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 게이트 방향 변화에 강인한 인식 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 수중 구조물 표면에 부착되어 기생하는 해양생물의 개체 수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 방법은 수중에서 촬영한 영상을 이용하여 영역 극대를 계산하여 해양 부착생물의 개체 수를 예측하는 것이다. 이를 위해 영역 극대와 해양 부착생물 개체 수와의 상관관계에 대하여 분석한다. 분석 결과 영상 내 영역 극대의 개수와 해양 부착생물의 개체 수 사이에 상당한 상관관계가 존재하는 것을 밝혀냈다. 이와 같은 분석 결과를 이용하여 수중에서 촬영된 영상을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과 영상의 영역 극대 수치가 높을수록 영상 내 해양 부착생물의 개체 수가 많다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 수중 영상을 대상으로 하는 컴퓨터 비전에서 중요한 기반기술로 사용될 수 있을 것이다.
컴퓨터기술의 발전에 따라 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술이 향후 휴먼 인터페이스기술 발전의 주요 방향중 하나로 대두 되고 있다. 이에 증강현실을 기반으로 한 디지털 명함 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 스마트폰을 통하여 간단하게 정보를 인식할 수 있는 디지털 명함시스템에 대해 설명하였다. 디지털 명함 시스템은 시각 기반 방식으로 기존 하드웨어 방식에 비해 정밀도가 높은 장점을 가진다. 또한, 증강현실 기술 중 컴퓨터 시각의 3D 등록 기술과 실제상황 융합 기술에 대해 연구를 하였다. 향후 연구로는 3D전자 지도를 스마트폰 앱 어플리케이션의 매개체로 하여 사용자 측면의 인터페이스에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
본 논문은 구동경로에 미리 부착된 컬러 오각형 이정표로부터 상대적인 위치를 산출하는 무인자동차의 자기위치 인식에 관한 연구이다. 오각형의 기하학적 특징들이 패턴에 따른 모바일 로봇의 상대적 위치를 설정하는데 사용되었다. 이러한 이정표를 이용한 비젼 기반의 위치 인식은 단순하며 유통성을 가지고 있다. 이 방법은 오각형의 불변 특징량과 컬러를 이용하여 시스템이 패턴의 절대적 위치를 찾을 수 있도록 하는 방법이다. 본 논문의 알고리즘은 부착된 이정표와 저장된 시퀀스사이의 상호대응 관계를 결정하고 이를 이용하여 관찰자의 절대적 위치를 계산하고, 오각형의 5개 꼭지점을 이용하여 상대적인 위치를 결정하게 된다. 구현된 알고리즘은 실험을 통하여 위치오차 5cm를 가지며 처리속도는 0.3초미만이다.
실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
이 논문에서는 선택적 주의 집중 기능을 갖는 도약 안구 시각 시스템을 제안한다. Saliency map 모델은 주어진 자연 영상에 대하여 선택위치를 순차적으로 출력하여 시선 이동 경로를 발생시킨다. 발생한 선택위치로의 신속한 움직임을 위하여 도약 안구 운동 모델을 개발하였다. 도약 안구 운동 모델은 시각 자극에 의한 반사적 도약 안구 운동 발생 시각 경로를 세 부분으로 구분하고, 시각 경로에 포함되는 뇌 조직들의 기능 및 역할이 반영되도록 각각의 세부 경로를 서로 다른 신경회로망을 이용하여 모델 하였다. 구현한 Saliency map 모델과 도약 안구운동 모델을 기반으로 한 능동 시각 시스템을 CCD 카메라와 BLDC 모터를 이용하여 실제 구성하고, 제안한 능동 시각 시스템이 실제 도약 안구의 움직임을 잘 추종하는지를 실험을 통하여 검증하였다.
교육 매개체의 디지털화를 위해 정보 통신망과 기술을 본격적으로 교육에 도입함으로써 교육의 패러다임이 e-learning(electronics learning)으로 이동하고 있다. 그러나 e-learning 콘텐츠는 컴퓨터가 있는 장소에서만 제공받을 수 있기 때문에, 언제 어디서나 사용자가 원할 때 교육받기 힘든 단점이 있으며, 기존 오프라인 콘텐츠를 e-learning 콘텐츠로 재구성하기 위해 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적인 2차원 시각 정보만을 제공하는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상에 모바일 기기를 이용하여 동적인 인터랙션과 다양한 멀티미디어 정보를 융합할 수 있는 교육용 모바일 콘텐츠 (education mobile contents: EMC) 시스템을 제안한다. 제안된 영어 교육 콘텐츠는 기존 오프라인 콘텐츠의 그림 영상을 저해상도 카메라가 장착된 모바일 기기로 인식하기 위해 모양 기반의 영상 검색 방법을 이용하며, 수행속도와 크기와 기울기 변화에 강건한 시작점 일치를 통한 차분 체인코드 (differential chain code)를 사용한 DTW(dynamic time warping)를 이용한다. EMC는 모바일 기기를 이용하여 장소에 상관없이 오프라인 콘텐츠에 적합한 온라인 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제공할 수 있다.
최근 디지털 카메라 기술의 발전으로 이미지를 쉽게 생성할 수 있어 이를 활용한 컴퓨터 비전분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 디지털 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이미지 스티칭은 여러 이미지에서 특징점을 추출하고 이를 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 생성하는 것으로 군사용, 의료용뿐만 아니라 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 특징점 기술자의 차원을 효과적으로 감소시켜 정확하면서도 빠르게 정합점을 찾을 수 있는 SURF 기반의 빠른 특징점 기술자 추출 및 정합을 이용한 효율적인 이미지 스티칭 기법을 제안한다. 추출된 특징점에서 불필요한 특징점을 분류하여 특징점 기술자를 생성한다. 이때 특징점 기술자의 연산량을 줄이면서도 효율적인 정합을 위해 기술자의 차원을 줄이고 방향 윈도우를 확장하였다. 실험 결과 특징점 정합 및 전체 이미지 스티칭 속도가 기존의 알고리즘보다 빠르면서도 자연스러운 스티칭된 이미지를 생성할 수 있었다.
부산과 경남의 경우 해안가뿐 만 아니라 습지 지역과 지역을 통과하는 낙동강의 넓은 남해안 벨트 등 다양한 형태의 환경으로 둘러싸여있다. 이러한 다양한 형태의 부정형 지역에서 활동할 수 있는 로봇의 이동 플랫폼이 요구되고 있다. 하지만 이러한 지형에 바퀴가 달린 감시로봇을 사용한다면 모래나 습지표면에 바퀴가 빠져 움직일 수 없다. 또한, 관절 로봇은 속도가 느리고 몸체가 움직일 때마다 기울어져 넘어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 모래 위, 습지에서 효과적으로 보행할 수 있는 메커니즘을 개발하는 것이다. 개발한 생물체 로봇에 카메라, 적외선 센서 등을 장착하고, 이 센서들을 이용하여 소프트 컴퓨팅 알고리즘을 이용하여 주위 환경에 반응하도록 한다. 또한 블루투스 통신 모듈을 장착하여 외부와 통신하며 외부의 명령에 순응하는 행동을 할 수 있게 한다. 본 연구의 최종 목표는 습지, 모래, 물 위에서 가장 적합하게 작동할 수 있는 생물체를 로봇으로 구현하고, 게 로봇에 부착된 카메라 정보를 통해 필요부분을 감시할 수 있으며, 컴퓨터에 전송된 화면을 보고 사용자가 로봇을 제어 할 수 있는 지능형 로봇을 제작하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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